(57)【要約】【課題】語彙的にも構造的にも異なっている同義表現の言換え規則を容易に収集できるようにする。【解決手段】言換え規則作成プログラムにより実現される方法は、互いに文同士の対応関係を確立することが可能な、同一の所定言語で作成されたコンピュータ読取可能な二つの文書を準備する文書準備ステップ６０と、二つの文書の対応する文同士の類似度を算出する算出ステップ６２と、算出された類似度を０〜１の範囲に正規化した値が０〜０．１のである文の対を抽出するステップ６６と、抽出された文の対に基づいて、所定言語における意味的な言換え規則８０を生成するステップ６８とを含む。【選択図】      図１
2005222121.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを制御して、以下に述べる全てのステップを含む言換え規則作成方法を実行させるための言換え規則作成プログラムであって、前記言換え規則作成方法は、
互いに文同士の対応関係を確立することが可能な、同一の所定言語で作成されたコンピュータ読取可能な二つの文書を準備する文書準備ステップと、
前記二つの文書の対応する文同士の類似度を、予め定める類似度算出方法により算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおいて算出された類似度を０〜１の範囲に正規化した値が、０以上でかつ所定の第１のしきい値以下である文の対を抽出する抽出する文対抽出ステップと、
前記文対抽出ステップで抽出された文の対に基づいて、前記所定言語における文の言換え規則を生成するステップとを含む、言換え規則作成プログラム。
【請求項２】
前記文書準備ステップは、同一の内容であって、かつ互いに異なる二言語で作成された二つの文書を前記所定言語に翻訳した、コンピュータ読取可能な二つの文書を準備するステップを含む、請求項１に記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項３】
前記文書準備ステップはさらに、前記コンピュータ読取可能な二つの文書のアライメントを文単位で行なうステップを含む、請求項２に記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項４】
前記所定の第１のしきい値は、０．５より小さな値である、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項５】
前記所定の第１のしきい値は、０．２より小さな値である、請求項４に記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項６】
前記所定の第１のしきい値は、約０．１である、請求項５に記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項７】
さらに、前記算出ステップにおいて算出された前記類似度の値が、所定の第２のしきい値以上でかつ１以下である文の対を抽出するステップと、
前記抽出するステップで抽出された文の対に基づいて、同義語の言換え規則を生成するステップとを含む、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項８】
前記第２のしきい値は、約０．８である、請求項７に記載の言換え規則作成プログラム。
【請求項９】
請求項１〜請求項８のいずれかに記載の言換え規則作成プログラムによりプログラムされた、コンピュータ。
【請求項１０】
請求項１〜請求項８のいずれかに記載の言換え規則作成プログラムを記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は自然言語の言換え表現のための変換規則を抽出するコンピュータプログラムに関し、特に、文単位での言換え規則を複数のコンピュータ読取可能な文書から作成するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語の文章をコンピュータを用いて他の言語に翻訳する機械翻訳システムが実用化されている。さまざまな方式の機械翻訳システムが研究されているが、最近ではかなり高精度な翻訳を高速に行なうことが可能なシステムも出現しつつある。しかし、翻訳対象が自然言語である以上、翻訳の対象となる文章も千差万別であり、常に望ましい精度で翻訳を実現することが出来る機械翻訳システムを開発するのは難しい。
【０００３】
一方、機械翻訳による翻訳の前に、入力される文章を機械翻訳に適した形に編集するいわゆる前処理という技術がある。入力される文章にあらかじめ手を加えることにより、機械翻訳システムによる機械翻訳の精度がかなり向上することが知られている。また、機械翻訳システムによる翻訳結果を修正して適切な翻訳文とするいわゆる後処理もある。前処理または後処理を行なうことにより、最終的に得られる機械翻訳結果はより好ましいものになる。
【０００４】
しかし、従来は、このような前処理または後処理を人間が行なうことが一般的であった。文章を一括して翻訳したりする場合には前処理または後処理で対処することも可能であるが、リアルタイムで機械翻訳を行なう場合にはこうした技術は利用できない。
【０００５】
そうした問題を解決するために、例えば前処理を自動的に行なうための方法が種々考えられている。そのためのひとつの方法は、入力される文章中に存在する複雑な文型を、より単純な文型に自動的に変換してしまうという方法である。そうした方法を実現するためには、あらかじめある表現を別の表現に言換えるための言換え表現と、その変換規則とを準備しておく必要がある。
【０００６】
このような言換え規則を抽出するための技術として、後掲の非特許文献１に開示されたものと、非特許文献２に開示されたものとがある。
【０００７】
非特許文献１に開示の言換え規則の抽出技術は、ある言語で書かれた小説から、他の同一の言語に別々に翻訳された２つの文書を利用している。非特許文献１では、これら２つの翻訳の中で句レベルのアライメントをとり、使われている語彙が類似し、かつその意味も等しいと思われる表現の対を抽出している。そしてそのように抽出された対から、語彙レベルでの変換規則を抽出している。
【０００８】
例えば、２つの英語版の翻訳を考えたとき、一方の翻訳における「Ｋｉｎｇ’ｓ  ｓｏｎ」という表現と、他方の翻訳における「Ｓｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｋｉｎｇ」という表現とが対応しているときに、「Ｋｉｎｇ’ｓ  ｓｏｎ  →  Ｓｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｋｉｎｇ」という語彙レベルの言換え表現が抽出される。そしてこの言換え表現から「ＮＮ０  ＰＯＳ  ＮＮ１  →  ＮＮ１  ＩＮ  ＤＴ  ＮＮ０」という変換規則が抽出される。この抽出には、現在利用可能な文の標識（タグ）付けプログラムが利用できる。ここで、「ＮＮ０」及び「ＮＮ１」はそれぞれ別個の名詞を表わすタグ、「ＰＯＳ」は所有格を表わすタグ、「ＩＮ」は前置詞を表わすタグ、「ＤＴ」は「定冠詞」を表わすタグである。
【０００９】
一方、非特許文献２に記載の技術では、パラレルコーパスを利用している。例えば、英語と日本語との対訳コーパスを用いて、同一の英語表現に対応する日本語表現を探す。得られた日本語表現が複数個ある場合、それらは同じ英語表現に対応しているので、日本語の同義表現を構成すると考えられる。それらを組み合わせることで、句単位での日本語の言換え表現を得ることが出来る。この同義表現は自動的に獲得することができる。
【００１０】
【非特許文献１】レジーナ  バージレー及びキャスリーヌ  Ｒ．マッキューン  『パラレルコーパスからの言換えの抽出』、ＡＣＬ第５０頁〜第５７頁、２００１年（Ｒｅｇｉｎａ  Ｂａｒｚｉｌａｙ  ａｎｄ  Ｋａｔｈｌｅｅｎ  Ｒ．  ＭｃＫｅｏｗｎ、“Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ  Ｐａｒａｐｈｒａｓｅｓ  ｆｒｏｍ  ａ  Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｃｏｒｐｕｓ”，ＡＣＬ，ｐｐ．５０−５７，２００１．）
【非特許文献２】下畑光夫、『パラレルコーパスからの機械翻訳向け同義表現抽出』、情報処理学会論文誌、第４４巻、第１１号、第２８５４頁〜２８６３頁、２００３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、上記したいずれの文献に開示のものも、同義表現は語彙的なもの、せいぜい句単位の同義表現に限定されている。語彙も文型も大きく違いながら、その意味は同じであるような言換え表現を抽出することは出来ない。
【００１２】
それゆえにこの発明の目的は、語彙的にも構造的にも異なっている同義表現の言換えを獲得することができる言換え規則作成プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第１の局面に係る言換え規則作成プログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを制御して、以下に述べる全てのステップを含む言換え規則作成方法を実行させるための言換え規則作成プログラムであって、この言換え規則作成方法は、互いに文同士の対応関係を確立することが可能な、同一の所定言語で作成されたコンピュータ読取可能な二つの文書を準備する文書準備ステップと、二つの文書の対応する文同士の類似度を、予め定める類似度算出方法により算出する算出ステップと、算出ステップにおいて算出された類似度を０〜１の範囲に正規化した値が、０以上でかつ所定の第１のしきい値以下である文の対を抽出する文対抽出ステップと、文対抽出ステップで抽出された文の対に基づいて、所定言語における文の言換え規則を生成するステップとを含む。
【００１４】
互いに文同士の対応関係を確立することが可能な二つの文書を用いて、それらの文の間で対応するものの対を作成する。それら対を構成する文同士の類似度を算出し、類似度が第１のしきい値より小さなものを抽出して、それらから言換え規則を抽出する。互いに対応する文は互いに同じ意味を伝えていると考えられるが、それらの中でも類似度が小さな文の対を抽出することで、文の構造が大きく異なるが意味的には等しい文の対で、互いに言換え表現となっているものを抽出できる。そうした文の対に基づいて文の言換え規則を生成することにより、従来のようにフレーズ単位で類似したものを抽出する場合と異なり、全く構造の違う文への言換えを行なうことが可能になる。
【００１５】
好ましくは、文書準備ステップは、同一の内容であって、かつ互いに異なる二言語で作成された二つの文書を所定言語に翻訳した、コンピュータ読取可能な二つの文書を準備するステップを含む。
【００１６】
言語によりその構造が大きく異なるものがある。互いに異なる二言語で作成された二つの文書を翻訳したものは、元の言語の文書の言語構造に大きく依存した構造を持つ。したがって、それら翻訳された文書の中で互いに対応する文は、意味は同じものを表わしながら、文の構造として翻訳前の言語の構造を反映して大きく異なることがある。それら文の対から言換え規則を抽出することにより、従来の言換え規則作成のための方法では得られなかった、大きく構文構造の違う表現への言換えを行なえる言換え規則を生成することができる。
【００１７】
さらに好ましくは、文書準備ステップはさらに、コンピュータ読取可能な二つの文書のアライメントを文単位で行なうステップを含む。
【００１８】
所定の第１のしきい値は、０．５より小さな値でもよく、さらに０．２より小さな値、例えば０．１でもよい。
【００１９】
好ましくは、上記した方法はさらに、算出ステップにおいて算出された類似度の値が、所定の第２のしきい値以上でかつ１以下、好ましくは約０．８以上でかつ１以下である文の対を抽出するステップと、抽出するステップで抽出された文の対に基づいて、同義語の言換え規則を生成するステップとを含む。
【００２０】
本発明の第２の局面に係るコンピュータは、上記したいずれかの言換え規則作成プログラムによりプログラムされたものである。
【００２１】
本発明の第３の局面に係るコンピュータ読取可能な記録媒体は、上記したいずれかの言換え規則作成プログラムを記録したものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
［構成］
図１に、本発明の実施の形態に係る言換え規則抽出装置３０を用いた、日本語から韓国語への機械翻訳を行なうシステム２０のブロック図を示す。図１を参照して、このシステム２０は、ある日本語の文献４０の英語訳４２を韓国語に訳した第１の韓国語訳４４及び元の日本語の文献４０を直接韓国語に訳した第２の韓国語訳４６を入力とし、これら２つの韓国語訳４４及び４６から韓国語の言換え規則を抽出し、言換え規則集３２を生成するための言換え規則抽出装置３０と、日本語の入力文３４を機械翻訳により韓国語に翻訳し、さらに翻訳結果を言換え規則集３２を用いて後処理することにより韓国語の出力文３８を生成するための機械翻訳システム３６とを含む。
【００２３】
第１及び第２の韓国語訳４４および４６は、いずれも究極的には日本語の文献４０を元とする翻訳である。従って、それらを構成する文同士はほぼ１対１対応しており、互いの間に容易に対応関係を確立できる。本実施の形態のシステム２０は、このように互いに対応関係にある２つの翻訳文から言換え規則を抽出する点にその一つの特徴がある。
【００２４】
なお、日本語と韓国語とは互いにその構造がよく似ていること、及び日本語語と英語ではその構造が大きく異なっていることが知られている。さらに、韓国語の中でも日本語にはない言い回しであって、どちらかというと英語の言い回しに近いものも存在している。そのため、韓国語訳を作成するにあたり、元の言語が日本語か、英語かによって、できあがる韓国語訳の文の構造はかなり変わる可能性がある。従って、第１の韓国語訳４４と、第２の韓国語訳４６との間では、互いに対応関係にある文であってもその基本的な構造がかなり異なっているものがあることが予想できる。したがって、それらから言換え規則を抽出できる可能性がある。本実施の形態に係る言換え規則３０は、そうした知見に基づいた構成により、言換え規則を抽出している。
【００２５】
機械翻訳システム３６は、入力文３４に対し機械翻訳を行ない翻訳結果の韓国文を翻訳スコア付で出力するための機械翻訳装置５０と、機械翻訳装置５０が出力する韓国語の文のうち、翻訳スコアの低いものに対して言換え規則集３２を適用し、より好ましい翻訳文に言換える処理を行なうための換言装置５２とを含む。
【００２６】
図２は、言換え規則抽出装置３０のより詳細なブロック図である。図２を参照して、言換え規則抽出装置３０は、第１の韓国語訳４４及び第２の韓国語訳４６を受けてこれらに含まれる文同士をアライメントする（すなわち、文同士の対応関係を確立する）ためのアライメント処理部６０と、アライメント処理部６０により対応関係がとられた文同士の構造上の類似度を算出するための類似度算出部６２と、類似度算出部６２により算出された類似度が所定の第１のしきい値より低い文の対を抽出するための非類似文対抽出部６４と、非類似文対抽出部６４により抽出された文の対から、意味的言換え規則を抽出するための意味的言換え規則抽出部６６と、類似度算出部６２により算出された類似度が所定の第２のしきい値より大きなものを抽出するための類似文対抽出部６８と、類似文対抽出部６８により抽出された類似する文の対から、語彙的言換え規則を抽出するための語彙的言換え規則抽出部７０とを含む。
【００２７】
言換え規則集３２は、意味的言換え規則抽出部６６により抽出された意味的言換え規則からなる、コンピュータ読取可能な意味的言換え規則集８０と、語彙的言換え規則抽出部７０により抽出された語彙的言換え規則からなる、コンピュータ読取可能な語彙的言換え規則集８２とを含む。
【００２８】
本実施の形態では、類似度算出部６２が算出する類似度は０〜１の範囲に正規化され、０が非類似、１が同一であるものとする。非類似文対抽出部６４は、類似度が０以上０．１未満のものを非類似文対として抽出する。一方類似文対抽出部６８は、類似度が０．８以上１以下のものを類似文対として抽出する。
【００２９】
なお、本実施の形態では、類似度は二つの文の間の編集距離によって計算される。編集距離とは、一方の文を他方の文に変換するために、単語の挿入、削除、及び置換がいくつ必要となるかを表す数値である。現在では、二つの単語列（文）を与えることにより、その間の類似度を算出するプログラムが容易に入手できるので、類似度算出部６２はそれらを利用する。
【００３０】
類似度０以上０．１未満の文は、その構造が大きく異なっているものと考えられる。しかし一方で、この２つの文が同一の意味を表していることも確かである。従って非類似文対抽出部６４が抽出したこのような文の対からは、意味的言換え文を得ることができる。そうした意味的言換え文に共通する語の品詞を抽象化してタグ付けすることにより、意味的言換え規則を得ることができる。なお、この場合の類似度の上限であるしきい値は、応用、対象言語、及び翻訳の元の言語の組合せに依存して変わり得る。基本的考え方として、ここでは互いに類似しない文の対を抽出するのであるから、しきい値は０．５より小さく選ばれる。例えば類似度が０以上０．２未満の文の対を用いても良いが、本実施の形態では、０以上０．１未満のものを用いる。
【００３１】
一方、類似度０．８以上１．０以下の文は、構文的な構造がほぼ同じであるものと考えられる。２つの文が意味的に表すところは同じであるので、両方で使われている語彙が異なっている場合、それら語彙は互いに言換え可能なものであると考えることができる。従って、類似文の対からは、構造上では対応するが、具体的には異なっているような語の対からなる語彙的言換え規則を抽出することができる。この場合の下限のしきい値も、対象言語、及び翻訳の元の言語の組合せにより適宜選択される。ここでは、語彙部分だけで異なっている文の対を抽出することが目的なので、基本的にはしきい値は０．５以上に選ばれる。
【００３２】
図３は、図１に示す機械翻訳システム３６の換言装置５２のブロック図である。図３を参照して、換言装置５２は、スコア付きの翻訳文入力９０を受け、翻訳文のスコアが所定のしきい値未満か否かを判定し、しきい値未満のときに真、それ以外のときに偽となる判定信号１０１を出力するための翻訳文スコア判定部１００と、スコアが所定のしきい値以下の場合に、翻訳文スコア判定部１００から翻訳文を受け、言換え規則集３２からこの翻訳文に適用可能な言換え規則を検索するための言換え規則検索部１０２と、翻訳文に対し、検索された言換え規則を適用するための言換え規則適用部１０３とを含む。
【００３３】
換言装置５２はさらに、言換え規則１０３により言換えが行なわれた後の翻訳文を、言語モデルなどを用いてスコアリングし、そのスコアに基づいて言換え後の翻訳文を出力するか棄却するかを判定し、出力すべきと判定されたときには真、それ以外のときには偽となる判定信号１０５を出力するための言換え後翻訳文スコア判定部１０４と、翻訳文を棄却するときに出力すべき棄却時表現を記憶するための棄却時表現記憶部１０６と、言換え規則適用部１０３の出力する言換え後の翻訳文と、棄却時表現記憶部１０６の出力する棄却時表現とを受け、判定信号１０５が真のときには言換え後の翻訳文を、それ以外のときには棄却時表現を、それぞれ選択して出力するための選択部１０８と、翻訳文スコア判定部１００からの判定信号１０１が偽の場合に翻訳文入力９０、真のときには選択部１０８の出力を、それぞれ選択し出力文９２として出力するための選択部１１０とを含む。
【００３４】
図４は、図３に示す換言装置５２をコンピュータ及び当該コンピュータ上で実行されるソフトウェアにより実現する場合の、プログラムのフローチャートである。図４を参照して、まずステップ１２０でスコア付き翻訳文の入力を受ける。ステップ１２２でこの翻訳文に付されていたスコアが所定のしきい値未満か否かを判定する。しきい値未満であればステップ１２４に進み、言換え規則集３２からこの翻訳文に対し適用可能な言換え規則を検索する。さらにステップ１２６で検索された言換え規則があるか否かを判定する。検索された言換え規則があればステップ１２８でこの言換え規則を翻訳文に適用する。続いてステップ１３４で言換え後の翻訳文に対しスコアリングを行なう。そしてステップ１３６でこのスコアリングの結果得られたスコアが所定のしきい値以上か否かを判定する。スコアがしきい値以上であればステップ１３８で言換え後の翻訳文を出力してこの処理を終了する。スコアがしきい値未満であればステップ１３０に進み棄却時表現を出力してこの処理を終了する。
【００３５】
一方、ステップ１２６で言換え規則が検索されなかったと判定された場合、同じくステップ１３０で棄却時の表現が出力されこの処理を終了する。
【００３６】
さらにステップ１２２で、翻訳文に付されていたスコアがしきい値以上と判定された場合、ステップ１３２で、もともと入力された翻訳文を出力し、この処理を終了する。
【００３７】
以上の制御構造を持つプログラムにより図３に示す換言装置５２を実現することができる。
【００３８】
図１〜図４に示すこのシステム２０は以下のように動作する。まず、第１及び第２の韓国語訳４４及び４６を準備する。これらはいずれも電子的にコンピュータ読取り可能な形態で準備する。図２を参照して、言換え規則抽出装置３０のアライメント処理部６０が、第１の韓国語訳４４および第２の韓国語訳４６に含まれる文同士のアライメントを行なう。この処理により、文同士の対応関係をとることができる。
【００３９】
続いて類似度算出部６２が、対応する文同士の類似度を算出する。非類似文対抽出部６４は、算出された類似度が０以上０．１未満のものを抽出し、意味的言換え規則抽出部６６に与える。
【００４０】
意味的言換え規則抽出部６６は、与えられた非類似文対に含まれる文の双方に対し、名詞、動詞などのタグ付けを行なって抽象化することによって意味的言換え規則を抽出し、意味的言換え規則集８０に格納する。
【００４１】
一方、類似文対抽出部６８は、類似度が０．８以上１.０以下の文対を抽出し語彙的言換え規則抽出部７０に与える。
【００４２】
語彙的言換え規則抽出部７０は、与えられた文の対の中で、対応する語彙同士の対からなる語彙的言換え規則を抽出し、語彙的言換え規則集８２に格納する。
【００４３】
以上のようにして言換え規則集３２が作成される。
【００４４】
［動作］
この言換え規則集３２を用いる機械翻訳システム３６は以下のように動作する。
【００４５】
まず、日本語の入力文３４が機械翻訳装置５０に与えられる。機械翻訳装置５０は、与えられた入力文に対し機械翻訳を行なって韓国語の翻訳文を生成し、翻訳時のスコア付きで換言装置５２に与える。
【００４６】
図３を参照して、換言装置５２の翻訳文スコア判定部１００は、入力される翻訳文入力９０のスコアが所定のしきい値以下か否かを判定する。翻訳文スコア判定部１００は、この結果を示す信号選択部１１０に与える。翻訳文スコア判定部１００はさらに、翻訳文入力９０を言換え規則検索部１０２に与える。
【００４７】
言換え規則検索部１０２は、与えられた翻訳文に適用可能な言換え規則を、言換え規則集３２から検索する。言換え規則検索部１０２は、このようにして検索された言換え規則と翻訳文とを言換え規則適用部１０３に与える。
【００４８】
言換え規則適用部１０３は、与えられた翻訳文に対し、検索された言換え規則を適用することにより、言換え後の翻訳文を生成し、言換え後翻訳文スコア判定部１０４に与える。
【００４９】
言換え後翻訳文スコア判定部１０４は、この言換え後の翻訳文に対し言語モデルなどを用いてスコアリングを行ない、この言換え後の翻訳文が翻訳文として適切なものか否かを判定する。そして言換え後の翻訳文が適切なものであるときには真、それ以外のときには偽となる判定信号１０５を選択部１０８に与える。
【００５０】
選択部１０８は、判定信号１０５が真であれば、言換え規則適用部１０３から与えられる言換え後の翻訳文を選択し選択部１１０に与える。一方、判定信号１０５が偽であれば、選択部１０８は棄却時表現記憶部１０６から与えられる棄却時表現を選択し、選択部１１０に与える。
【００５１】
選択部１１０は、翻訳文スコア判定部１００から与えられる信号により、選択部１０８の出力または翻訳文入力９０のいずれかを選択し出力文９２として出力する。より具体的には選択部１１０は、翻訳文スコア判定部１００から与えられる判定信号１０１がハイレベルの場合には翻訳文入力９０を選択し、それ以外の場合には選択部１０８の出力を選択する。
【００５２】
上記した実施の形態によれば、語彙的な言換え規則だけでなく、意味的な言換え規則を文単位で抽出することができる。こうした意味的言換え規則は、従来技術では集めることが難しいものであった。また自動的に行なうことができず集めるためのコストも高くなることが一般的であった。それに対し本実施の形態によれば、意味的言換え規則を自動的に多数集めることができる。そうした意味的言換え規則を後処理に適用することにより、機械翻訳をリアルタイムに、かつ精度良く行なうことができる。
【００５３】
［前処理の例］
なお、上のようにして作成した言換え規則集３２は、機械翻訳の後処理だけでなく前処理に使うこともできる。前処理に使う例を図５に示す。
【００５４】
図５に示す例は、韓国語の入力文１４０を日本語の出力文１４４に翻訳する機械翻訳システム１４２に関するものである。図５を参照して、この機械翻訳システム１４２は、韓国語の入力文１４０に対し言換え規則集３２の中で適用可能な言換え規則があるか否かを判定し、適用可能なものがあれば入力文１４０に対してその言換え規則を適用して出力し、それ以外の場合には入力文１４０をそのまま出力するための換言装置１５０と、換言装置１５０から与えられる入力文又は言換え後の入力文を日本語に翻訳するための機械翻訳装置１５２とを含む。
【００５５】
図５に示す換言装置１５０は、本実施の形態では特に、言換え規則集３２に含まれる規則のうち、英語から抽出された部分と一致するものを入力文１４０の中で検索し、見出された規則を入力文に対して適用する処理を行なう。こうすることにより、換言装置１５０から出力される入力文は、英語から翻訳された韓国文の構文構造から、日本語から翻訳された韓国語文の構文構造に変換される。前述したとおり、一般的に日本語の構文構造と韓国語の構文構造とは非常によく似ているため、韓国語から日本語への機械翻訳装置の精度は非常に高くなる。仮に日本語にないような表現がもとの入力文１４０中にあったとしても、その表現の構造に類似したものが英語からの翻訳によって言換え規則として抽出されていると、そうした表現の構造を日本語への翻訳に適した構造に言換えることができる。従ってこの換言装置１５０による前処理を行なうことにより、機械翻訳装置１５２が出力する出力文１４４も、日本語の翻訳文として質の高いものになる。
【００５６】
この関係を図６を参照して説明する。図６を参照して、言換え規則集３２を作成する際の日本語の文書４０内の文１６０として「食欲がない」を想定する。この文を翻訳者が英語に訳した結果、「Ｉ  ｈａｖｅ  ｎｏ  ａｐｐｅｔｉｔｅ．」という英訳文１６２が作成されたものとする。さらにこれを英語から韓国語への翻訳者が図６の韓国語訳１６４に示すように訳すことがありうる。この韓国語訳１６４は韓国では日常的な表現だからである。ところが、この韓国語文の構造は日本語の構造と異なっており、文字通り日本語に訳すと図６に示すとおり日本語として意味を成さない。
【００５７】
一方、もとの文１６０を日本語から韓国語への翻訳者が直接韓国語に訳した場合、図６に示す韓国語文１６６が得られる可能性が高い。この韓国語文１６６は元の日本語の文１６０とほぼ同一の構造であり、単語を日本語から韓国語に置換えたものに過ぎない。
【００５８】
いま、韓国語訳１６４と同様の構文構造を持つ韓国語が機械翻訳システム１４２（図５）に与えられたものとする。これを直接に図５に示す機械翻訳装置１５２で翻訳すれば、図６に示す日本語文１６８（「ご飯思い（考え）がない」）が得られるであろう。この文は日本語として意味を成さない。そこで、前処理としてこの翻訳文１６４を、翻訳文１６６の形に言換える。（図６において矢印１８０で示す。）この韓国語文１６６を機械翻訳装置１５２で日本語に翻訳すれば、その構文構造が日本語の構文構造と良く似ているため、正しく翻訳されて「食欲がない」という日本語文１７０が得られる。
【００５９】
この韓国語文１６４という表現は韓国の日常生活でよく使われているものである。しかしこれと同種の表現は日本語にはなく、そのためこの表現を正しい日本語に機械翻訳するのは難しい。またこの韓国語文１６４のような表現は、日常会話的な表現であって、辞書に含まれていない場合も多い。こうした表現を言換え規則として収集するためには、多大な労力をかけてコーパスの作成を行なうことが必要であるが、本実施の形態のように異なる言語から韓国語に翻訳された文献を用いれば、特に小説などを用いれば、比較的簡単に会話を含めてそうした韓国語の言換え規則を収集することができる。
【００６０】
なお上記した実施の形態では、言換え規則集３２を作成する場合の韓国語訳として、日本語から直接翻訳されたものと、英語訳を介して韓国語に翻訳されたものとを用いた。しかしこの発明はそのような実施の形態には限定されない。例えば、一方は日本語から英語に、他方は日本語からフランス語に、それぞれ翻訳されたものをさらに韓国語に翻訳したものを用いてもよい。また言語としては上記したように日本語、英語及び韓国語の組合わせには限定されない。日本語と韓国語の関係が逆転してもよいし、間に介在する言語もその他種々考えられる。さらに、原典となる文献と言換え規則の抽出の対象となる言語の組み合わせも色々考えられる。特に、翻訳前の言語の一方の言語構造が、言換え規則の抽出の対象となる言語の言語構造とよく似ており、他方の言語の言語構造が、対象言語の言語構造とは異なっていると有効である。
［コンピュータによる実現および動作］
この実施の形態のシステムは、上述したとおり、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図７はこのコンピュータシステム３３０の外観を示し、図８はコンピュータシステム３３０の内部構成を示す。
【００６１】
図７を参照して、このコンピュータシステム３３０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ３５２およびＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ３５０を有するコンピュータ３４０と、キーボード３４６と、マウス３４８と、モニタ３４２とを含む。
【００６２】
図８を参照して、コンピュータ３４０は、ＦＤドライバ３５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）３５６と、ＣＰＵ３５６、ＦＤドライバ３５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に接続されたバス３６６と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）３５８と、バス３６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、および作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３６０とを含む。コンピュータシステム３３０はさらに、プリンタ３４４を含んでいる。
【００６３】
ここでは示さないが、コンピュータ３４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００６４】
コンピュータシステム３３０に本実施の形態に係る言換え規則作成方法を行なわせるためのコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０またはＦＤドライブ３５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ３６２またはＦＤ３６４に記憶され、さらにハードディスク３５４に転送される。または、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ３４０に送信されハードディスク３５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ３６０にロードされる。ＣＤ−ＲＯＭ３６２から、ＦＤ３６４から、またはネットワークを介して、直接にＲＡＭ３６０にプログラムをロードしてもよい。
【００６５】
また、例えば図１に示す第１及び第２の韓国語訳４４及び４６、並びに言換え規則集３２はハードディスク３５４に記憶される。
【００６６】
このプログラムは、コンピュータ３４０にこの実施の形態に係る言換え規則作成方法を行なわせる複数の命令を含む。この方法を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ３４０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）またはサードパーティのプログラム、もしくはコンピュータ３４０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。従って、このプログラムはこの実施の形態のシステムおよび方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能または「ツール」を呼出すことにより、上記した言換え規則作成方法を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３３０の動作は周知であるので、ここでは繰り返さない。
【００６７】
なお、図１に示す言換え規則抽出装置３０及び機械翻訳システム３６とは、同一の機械でなくてもよいことは言うまでもない。
【００６８】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の一実施の形態に係る日本語から韓国語への翻訳システムのブロック図である。
【図２】言換え規則抽出装置のブロック図である。
【図３】換言装置のより詳細なブロック図である。
【図４】換言装置をコンピュータ及びソフトウェアで実現する際のコンピュータプログラムのフローチャートである。
【図５】韓国語から日本語への機械翻訳システムのブロック図である。
【図６】本実施の形態に係る言換え規則集を利用した機械翻訳の前処理の効果を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施の形態のシステムを実現するコンピュータの外観を示す図である。
【図８】図７に示すコンピュータの内部構成図である。
【符号の説明】
【００７０】
２０  日本語から英語への機械翻訳を行なうシステム、３０  言換え規則抽出装置、３２  言換え規則集、３４  入力文（日本語）、３６  機械翻訳システム、３８  出力文（韓国語）、４０  日本語文献（原典）、  ４２  英語訳、４４  第１の韓国語訳、４６  第２の韓国語訳、５０  機械翻訳装置（日韓）、５２  換言装置、６０  アライメント処理部、６２  類似度算出部、６４  非類似文対抽出部、６６  意味的言換え規則抽出部、６８  類似文対抽出部、７０  語彙的言換え規則抽出部、８０  意味的言換え規則集、８２  語彙的言換え規則集、１００  翻訳文スコア判定部、１０２  言換え規則検索部、１０３  言換え規則適用部、１０４  言換え後翻訳文スコア判定部、１４０  入力文（韓国語）、１４２  機械翻訳システム、１４４  出力文（日本語）、１５０  換言装置、１５２  韓日機械翻訳装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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